ANÁLISIS ESPACIAL DE LOS IMPACTOS EN LA DEMANDA DE TRANSPORTE PÚBLICO PRODUCTO DE UNA NUEVA

LÍNEA DE METRO UTILIZANDO DATOS MASIVOS

Universidad de Concepción

Facultad de Ingeniería

Departamento de Ingeniería Civil

Álvaro Toledo a

Juan Antonio Carrasco a

Antonio Páez b

a Departamento de Ingeniería Civil, Universidad de Concepciónb School of Geography and Geology, McMaster University

Motivación

Sistema de transporte público en constante

cambio

¿Fue acertada la decisión?

¿Cuáles son las variables más relevantes?

¿Cuáles fueron los sectores más beneficiados?

¿Por qué hacer un análisis espacial?

Dispersión social, Goetzke (2003)

Competencia entre zonas. Kerkman et al. (2017)

Buen nivel de servicio puede generar familiaridad con el uso del transporte público Kerkman et al. (2017)

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 2

Objetivo

Analizar el impacto sobre los usuarios al realizarse una intervención en el

transporte público utilizando información masiva proveniente de tarjetas

inteligentes e incorporando una componente espacial en la modelación.

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 3

¿Cómo se han utilizado las tarjetas inteligentes?

Pelletier et al. (2011) clasifican las investigaciones en tres niveles.

Estratégico

• Planificación a largo plazo

• Estudiar el comportamiento de los usuarios

Táctico

• Estimar atributos que no son obtenidos directamente

• Ajuste de la oferta

Operacional

• Indicadores de rendimiento

• Información a los usuarios en tiempo real

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 4

Modelos econométricos espacialesModelo espacial autoregresivo (SAR)

𝑦 = 𝜌 ∗𝑊 ∗ 𝑦 + 𝛼 ∗ 𝑖𝑛 + 𝑋 ∗ 𝛽 + 𝜀

𝜀~𝑁(0, 𝜎2𝐼𝑛)

Modelo espacial de Durbin (SDM)

𝑦 = 𝜌 ∗𝑊 ∗ 𝑦 + 𝛼 ∗ 𝑖𝑛 + 𝑋 ∗ 𝛽 +𝑊 ∗ 𝑋 ∗ 𝛾 + 𝜀

𝜀~𝑁(0, 𝜎2𝐼𝑛)

Modelo de error espacial (SEM)

𝑦 = 𝛼 ∗ 𝑖𝑛 + 𝑋 ∗ 𝛽 + 𝜇

𝜇 = 𝜆 ∗𝑊 ∗ 𝜇 + 𝜀

𝜀~𝑁(0, 𝜎2𝐼𝑛)

𝑂𝑖

𝐷𝑗

𝑂𝑖

𝐷𝑗

𝑂𝑖

𝐷𝑗

𝑊𝑑 𝑊𝑜

𝑊𝑤

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 5

Aplicación modelos econométricos espaciales: Distribución

Transporte urbano

Ni et al. (2018)

Kerkman et al. (2017)

Kerkman et al. (2018)

Factores que influyen en la demanda de transporte urbano.Datos de celulares.

Modelo de interacción multinivel de flujo de transporte público. Datos de tarjetas inteligentes

Mejora a su anterior modelo.Modelo predictivo de demanda de transporte público

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 6

Caso de estudio: Línea 6

Fecha implementación línea 6 02-11-2017

Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes

Periodo anterior 17-04-2017 18-04-2017 12-04-2017 06-04-2017 07-04-2017

Periodo posterior 09-04-2018 10-04-2018 11-04-2018 12-04-2018 13-04-2018

10 Estaciones

15 km de trazado

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 7

Resumen metodología

Introducción – Caso de estudio – Metodología – Resultados - Conclusiones

Evaluación

Efecto de atributos sobre la demanda

Modelo econométrico espacial de distribución

Cálculo de impactos directos e indirectos

Diferencia de viajes entre caso real y caso contraste de no construcción de L6

Impacto de la L6 sobre la demanda

Coeficientes modelo Matriz de contigüidad

Zonificación 777

8

Modelos de distribución: 5 propuestas

ModeloComponente espacial incluida

Autoregresivo Atributos origen y destino Conexión

RL

SAR √

SDM WX √ √

SDM WG √ √

SDM WX WG √ √ √

𝑦𝑖𝑗 = σ𝑚(𝛼𝑚 + σ𝑘 𝑋𝑖𝑘𝑚𝛽𝑘𝑚 + σ𝑘 𝑋𝑗𝑘𝑚𝛾𝑘𝑚 + σ𝑙 𝑔𝑖𝑗𝑙𝑚𝛿𝑙𝑚) + 𝜀𝑖𝑗

𝜌𝑜𝑊𝑜𝑦𝑖𝑗 + 𝜌𝑑𝑊𝑑𝑦𝑖𝑗 + 𝜌𝑤𝑊𝑤𝑦𝑖𝑗

𝑚

𝑘

𝑋𝑖𝑘𝑚𝜃𝑘𝑚𝑊𝑜 +

𝑘

𝑋𝑗𝑘𝑚𝜑𝑘𝑚𝑊𝑑

𝑚

𝑙

𝑔𝑖𝑗𝑙𝑚𝜃𝑘𝑚𝑊𝑜 +

𝑙

𝑔𝑖𝑗𝑙𝑚𝜑𝑘𝑚𝑊𝑑

Regresión lineal

Autoregresivo Atributos origen y destino Atributos conexión

Base de los modelos

Los datos se separan en 3

modos

Metro directo

Metro indirecto

Bus

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 9

Variables elegidas

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 10

Viajes en periodo 6:00 – 9:00 hrsDías laborales

Origen Destino Conexión

• Ingreso• Comercio• Deporte• Educación• Industria• Adm. Pública• Salud• Div. Uso de

suelo

Personas Edad Pase escolar Ingreso Habitacional Div. Uso de

suelo

• Tiempo de viaje• N° de rutas• N° de etapas• Capacidad

Agregados zonificación 777

Evaluación de impactos:Efectos de atributos sobre demanda Comparación de modelos y elección del que presente mejor ajuste.

No es posible analizar los coeficientes de forma directa. Se requiere cálculo de impactos directos e indirectos, ya que en:

𝑦 = 𝜌 ∗𝑊 ∗ 𝑦 + 𝛼 ∗ 𝑖𝑛 + 𝑥 ∗ 𝛽 +𝑊 ∗ 𝑥 ∗ θ + 𝜀

ൗ𝜕𝑦𝑖 𝜕𝑥𝑖𝑟 = 𝛽𝑟 Ʌ ൗ𝜕𝑦𝑖

𝜕𝑥𝑗𝑟= 0 NO SE CUMPLE

𝑆𝑟 𝑊 = (𝐼𝑛−𝜌 ∗𝑊)−1 ∗ (𝐼𝑛 ∗ 𝛽𝑟 +𝑊 ∗ 𝜃𝑟)

ൗ∂𝑦𝑖 ∂𝑥𝑖𝑟= 𝑆𝑟 𝑊 𝑖𝑖 ൗ

∂𝑦𝑖∂𝑥𝑗𝑟

= 𝑆𝑟 𝑊 𝑖𝑗

Impacto indirectoImpacto directo

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 11

Evaluación de impactos:Impacto de L6 sobre la demanda

Diferencia de demanda de pares OD conectados por L6

Caso Real vs Caso de contraste

Datos transacciones

Estimación modelo

VS

Después(2018)

Antes(2017)

Con L6 Sin L6

Caso real Caso de contraste

Oferta 2018 Oferta 2017

Oferta 2017 Oferta 2017

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 12

Comparación modelos

RL SAR SDM WX SDM WG SDM WX WG

Log like -135,030 -93,584 -92,325 -86,054 -85,212

𝐑𝟐 0.67 0.69 0.70 0.73 0.73

N° variables 48 51 87 75 111

N° observaciones 110,643 110,643 110,643 110,643 110,643

Rho1 (D) 0.14 (60.6) 0.14 (58.6) 0.07 (27.5) 0.07 (27.0)

Rho2 (O) 0.11 (46.1) 0.11 (43.5) 0.07 (25.8) 0.07 (25.8)

Rho3 (w) 0.04 (7.2) 0.02 (4.4) -0.14 (-26.2) -0.12 (-21.7)

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 13

Impactos de atributos sobre el uso del transporte públicoAtributos Impacto directo Impacto indirecto

Bus Metro Indirecto Metro Directo Bus Metro Indirecto Metro Directo

Ingreso 0.002 0.021 -0.013 0.000 0.000 0.001

Comercio 0.014 0.005 0.011 0.000 0.000 -0.001

Industria 0.003 0.009 0.009 0.000 0.000 0.000

Adm. Pública 0.010 0.012 -0.005 0.000 0.000 0.000

Salud -0.001 0.001 -0.030 0.000 0.000 0.000

Div. Uso de suelo -0.177 -0.413 0.451 0.001 0.003 0.007

Personas 0.001 0.003 0.002 0.000 0.000 0.000

Edad -0.004 0.000 -0.008 0.000 0.000 0.000

Pase escolar 0.037 0.060 -0.386 -0.001 -0.001 -0.002

Ingreso -0.029 -0.031 0.135 0.000 0.000 0.000

Habitacional 0.021 0.032 0.039 0.000 0.000 -0.001

Div. Uso de suelo 0.407 0.344 0.802 -0.002 -0.001 0.001

Tiempo de viaje 0.231 0.260 0.157 0.002 0.001 -0.002

N° rutas 0.823 0.648 0.139 0.001 0.001 0.008

N° etapas -0.482 -0.548 0.055 0.000 0.002 0.008

Capacidad -0.008 0.045 0.015 0.000 0.000 0.000

Destino

Origen

Oferta

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 14

Impactos de la L6 sobre el uso del transporte público

Efecto L6 agregado por destino.Efecto L6 agregado por origen

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 15

Conclusiones y comentariosImportancia de variables autoregresivas En todos los modelos fueron significativas, afecta la estimación del resto de coeficientes.

La demanda presenta autocorrelación espacial positiva en el caso de origen y el de destino.

Los modos bus y metro indirecto tienen relaciones similares con los atributos.

Impactos indirectos de los atributos sobre la demanda son bajos.

Sectores periféricos en la zona sur se ven beneficiados por L6 en la generación de viajes. Mientras que el sector oriente presenta aumento en la atracción de viajes.

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 16

Conclusiones y comentarios

No se controló la evasión.

Resultado contraintuitivo: efecto negativo de la capacidad sobre la demanda de bus requiere más estudio.

Algunas zonas cercanas a las nuevas estaciones presentan disminución en la generación de viajes y otras aumentan su generación. Se requiere mayor estudio para entender las dinámicas existentes

Introducción – Estado del arte -– Metodología – Resultados - Conclusiones 17

Muchas gracias!

ANÁLISIS ESPACIAL DE LOS IMPACTOS EN LA DEMANDA DE TRANSPORTE PÚBLICO PRODUCTO DE UNA NUEVA

LÍNEA DE METRO UTILIZANDO DATOS MASIVOS

Universidad de Concepción

Facultad de Ingeniería

Departamento de Ingeniería Civil

Álvaro Toledo a

Juan Antonio Carrasco a

Antonio Páez b

a Departamento de Ingeniería Civil, Universidad de Concepciónb School of Geography and Geology, McMaster University

Motivación y objetivo

Objetivo general

Introducción – Caso de estudio – Metodología – Resultados - Conclusiones

Analizar el impacto sobre los usuarios al realizarse una intervención en el transporte público

utilizando información masiva proveniente de tarjetas inteligentes e incorporando una

componente espacial en la modelación.

Sistema de transporte público en constante

cambio

Fue acertada la decisión?

Cuáles son las variables más relevantes?

Cuáles fueron los sectores más beneficiados?

Por qué utilizar un modelo espacial?

Dispersión social, Goetzke (2003)

Competencia entre zonas. Kerkman et al. (2017)

Buen nivel de servicio puede generar familiaridad con el uso del transporte público Kerkman et al. (2017)

Distribución de viajesModelos gravitacionales

Modelos de oportunidades intervinientes

Modelos desagregados teoría de utilidad aleatoria

Introducción – Caso de estudio – Metodología – Resultados - Conclusiones

Fricción𝑂𝑖 𝐷𝑗

N° Oportunidades𝑂𝑖 𝐷𝑗

Probabilidad𝑂𝑖 𝐷𝑗

Modelos mixtos: mezcla de modelos agregados y desagregados

Caso de estudio

Introducción – Caso de estudio – Metodología – Resultados - Conclusiones

≈ 11 mil paraderos

5.3 millones de

transacciones día

laboral (2017)

Estaciones

Metro: 118

Tren Suburbano: 10

Metro

Bus

Tren Suburbano

Resumen metodología

Introducción – Caso de estudio – Metodología – Resultados - Conclusiones

Evaluación

Efecto de atributos sobre la demanda

Modelo de distribución econométrico espacial

Cálculo de impactos directos e indirectos

Diferencia de viajes entre caso real y caso hipotético de no construcción de L6

Impacto de la L6 sobre la demanda

Coeficientes modelo Matriz de contigüidad

Zonificación 777

Log verosimilitud -

85,212

R2 0.73 N° observaciones 110643

R2 ajustado 0.73 N° atributos 111

Bus

Atributos Coef. Test t Atributos espaciales Coef. Test t

Ingreso destino 0.002 0.45** Wd Ingreso destino -0.017 -1.61**

Comercio destino 0.014 4.05 Wd Comercio destino -0.043 -7.47

Industria destino 0.003 1.84* Wd Industria destino -0.001 -0.49**

Adm. Pública destino 0.010 7.27 Wd Adm. Pública destino 0.003 1.20**

Salud destino -0.001 -0.59** Wd Salud destino -0.026 -9.40

Div. Uso de suelo

destino

-0.177 -5.22 Wd Div. Uso de suelo

destino

0.176 2.73

Personas origen 0.001 0.79** Wo Personas origen -0.021 -13.38

Edad origen -0.004 -6.59 Wo Edad origen -0.010 -9.45

Pase escolar origen 0.037 0.81** Wo Pase escolar origen -0.242 -2.40

Ingreso origen -0.029 -4.41 Wo Ingreso origen 0.080 6.16

Habitacional origen 0.021 3.41 Wo Habitacional origen 0.006 0.48**

Div. Uso de suelo

origen

0.407 14.23 Wo Div. Uso de suelo

origen

-0.479 -12.06

Tiempo de viaje 0.231 44.64 Wd Tiempo de viaje 0.114 11.78

N° rutas 0.823 108.52 Wd N° rutas 0.153 9.13

N° etapas -0.482 -73.46 Wd N° etapas 0.052 2.84

Capacidad por ruta -0.009 -4.74 Wd Capacidad por ruta 0.022 5.74

Wo Tiempo de viaje 0.191 19.03

Wo N° rutas 0.012 0.76**

Wo N° etapas -0.065 -3.40

Wo Capacidad por ruta -0.001 -0.14**

Constante 0.502 4.92

constant 0.1063 0.5811 0.5612 B_D_ingreso_promedio -0.0185 -3.6102 0.0003 B_D_comercio -0.0086 -2.7509 0.0059 B_D_industria 0.0029 1.9801 0.0477 B_D_admpublica 0.0113 7.9890 0.0000 B_D_salud -0.0028 -2.1183 0.0342 B_D_diversidad_US -0.3200 -9.3793 0.0000B_O_personas -0.0010 -1.2063 0.2277 B_O_Edad_promedio -0.0098 -17.3198 0.0000 B_O_pase_escolar -0.0945 -1.9597 0.0500 B_O_ingreso_promedio 0.0692 10.2655 0.0000 B_O_habitacional 0.0936 15.4002 0.0000 B_O_diversidad_US 0.6989 32.3459 0.0000 B_travel_time 0.2602 53.0132 0.0000

B_N°_rutas 1.0962 158.2919 0.0000 B_N°_etapas -0.6126 -94.8318 0.0000 B_Capacidad_x_ruta -0.0149 -8.7766 0.0000 Cte_bus 0.6021 3.7655 0.0002

I_D_ingreso_promedio -0.0083 -1.4967 0.1345 I_D_comercio -0.0238 -8.2351 0.0000 I_D_industria 0.0190 14.1354 0.0000 I_D_admpublica 0.0039 3.0568 0.0022 I_D_salud -0.0074 -6.0703 0.0000 I_D_diversidad_US -0.5135 -16.6738 0.0000I_O_personas 0.0030 4.1260 0.0000 I_O_Edad_promedio -0.0030 -6.2526 0.0000 I_O_pase_escolar -0.1190 -2.7481 0.0060 I_O_ingreso_promedio 0.0268 3.9256 0.0001 I_O_habitacional 0.1042 18.4226 0.0000 I_O_diversidad_US 0.8517 41.4041 0.0000I_travel_time 0.2916 41.9412 0.0000 I_N°_rutas 0.8944 122.6371 0.0000 I_N°_etapas -0.6541 -83.0573 0.0000 I_Capacidad_x_ruta 0.0515 23.5393 0.0000 Cte_metro_indirecto 0.4753 2.9990 0.0027

Metro Indirecto

Atributos Coef. Test t Atributos espaciales Coef. Test t

Ingreso destino 0.021 3.82 Wd Ingreso destino -0.020 -1.99

Comercio destino 0.006 1.81* Wd Comercio destino -0.064 -11.33

Industria destino 0.009 5.72 Wd Industria destino 0.000 -0.17**

Adm. Pública destino 0.012 8.79 Wd Adm. Pública destino -0.002 -0.73**

Salud destino 0.001 0.61** Wd Salud destino -0.023 -8.81

Div. Uso de suelo

destino

-0.413 -13.62 Wd Div. Uso de suelo

destino

0.483 8.02

Personas origen 0.003 4.04 Wo Personas origen -0.026 -17.20

Edad origen 0.000 -0.86** Wo Edad origen -0.008 -9.21

Pase escolar origen 0.060 1.46** Wo Pase escolar origen -0.150 -1.74*

Ingreso origen -0.031 -4.63 Wo Ingreso origen -0.039 -3.06

Habitacional origen 0.032 5.58 Wo Habitacional origen 0.096 8.17

Div. Uso de suelo

origen

0.345 12.64 Wo Div. Uso de suelo

origen

-0.138 -3.80

Tiempo de viaje 0.260 37.09 Wd Tiempo de viaje 0.031 2.66

N° rutas 0.648 83.36 Wd N° rutas 0.131 9.09

N° etapas -0.548 -70.67 Wd N° etapas 0.321 18.22

Capacidad por ruta 0.045 21.09 Wd Capacidad por ruta -0.013 -3.31

Wo Tiempo de viaje 0.070 5.63

Wo N° rutas 0.093 5.26

Wo N° etapas 0.087 4.72

Wo Capacidad por ruta 0.008 1.78*

Constante 0.583 2.48

I_D_ingreso_promedio -0.0083 -1.4967 0.1345 I_D_comercio -0.0238 -8.2351 0.0000 I_D_industria 0.0190 14.1354 0.0000 I_D_admpublica 0.0039 3.0568 0.0022 I_D_salud -0.0074 -6.0703 0.0000 I_D_diversidad_US -0.5135 -16.6738 0.0000I_O_personas 0.0030 4.1260 0.0000 I_O_Edad_promedio -0.0030 -6.2526 0.0000 I_O_pase_escolar -0.1190 -2.7481 0.0060 I_O_ingreso_promedio 0.0268 3.9256 0.0001 I_O_habitacional 0.1042 18.4226 0.0000 I_O_diversidad_US 0.8517 41.4041 0.0000I_travel_time 0.2916 41.9412 0.0000 I_N°_rutas 0.8944 122.6371 0.0000 I_N°_etapas -0.6541 -83.0573 0.0000 I_Capacidad_x_ruta 0.0515 23.5393 0.0000 Cte_metro_indirecto 0.4753 2.9990 0.0027

Metro Directo

Atributos Coef. Test t Atributos espaciales Coef. Test t

Ingreso destino -0.013 -0.53** Wd Ingreso destino 0.095 2.42

Comercio destino 0.011 1.20** Wd Comercio destino -0.237 -10.05

Industria destino 0.009 1.88* Wd Industria destino -0.026 -3.68

Adm. Pública

destino

-0.005 -1.79* Wd Adm. Pública

destino

0.038 5.36

Salud destino -0.030 -8.27 Wd Salud destino 0.040 3.79

Div. Uso de suelo

destino

0.451 5.70 Wd Div. Uso de suelo

destino

1.179 6.18

Personas origen 0.002 0.81** Wo Personas origen -0.007 -1.52**

Edad origen -0.008 -4.93 Wo Edad origen -0.025 -7.57

Pase escolar origen -0.386 -3.48 Wo Pase escolar origen -0.363 -1.52**

Ingreso origen 0.135 4.49 Wo Ingreso origen 0.074 1.63**

Habitacional

origen

0.039 1.87* Wo Habitacional origen -0.153 -3.98

Div. Uso de suelo

origen

0.802 10.68 Wo Div. Uso de suelo

origen

0.133 1.31**

Tiempo de viaje 0.157 10.90 Wd Tiempo de viaje -0.384 -13.07

N° rutas 0.139 6.63 Wd N° rutas 1.064 28.66

N° etapas 0.055 2.38 Wd N° etapas 0.947 18.99

Capacidad por ruta 0.015 3.56 Wd Capacidad por ruta 0.064 6.43

Wo Tiempo de viaje 0.108 3.35

Wo N° rutas 0.283 6.61

Wo N° etapas 0.447 8.70

Wo Capacidad por ruta -0.059 -5.54

Constante 1.563 2.85

Coeficientes autoregresivos

rho1 0.073 27.01

rho2 0.071 25.79

rho3 -0.121 -21.69

Atributos Impacto directo Impacto indirecto

Min Max Metro Directo Bus Metro Indirecto Metro Directo

Ingreso -0.013 0.000 0.000 0.001

Comercio 0.011 0.000 0.000 -0.001

Industria 0.009 0.000 0.000 0.000

Adm. Pública -0.005 0.000 0.000 0.000

Salud -0.030 0.000 0.000 0.000

Div. Uso de suelo 0.451 0.001 0.003 0.007

Personas 0.002 0.000 0.000 0.000

Edad -0.008 0.000 0.000 0.000

Pase escolar -0.386 -0.001 -0.001 -0.002

Ingreso 0.135 0.000 0.000 0.000

Habitacional 0.039 0.000 0.000 -0.001

Div. Uso de suelo 0.802 -0.002 -0.001 0.001

Tiempo de viaje -1.66 5.83 0.001 -0.002

N° rutas -0.20 3.61 0.001 0.008

N° etapas -0.67 3.33 0.002 0.008

Capacidad por ruta -3.01 6.11 0.000 0.000

Atributo Descripción (fuente)

Variable explicada

Viajes Log. cantidad de viajes generados entre cada par OD (transacción

tarjeta bip).

Variables explicativas

Uso de suelo

Comercio Log. área (𝑚2) destinada al uso comercial de cada zona 777 (SII).

Deporte Log. área (𝑚2) destinada al uso de deporte de cada zona 777 (SII).

Educación Log. área (𝑚2) destinada al uso educacional de cada zona 777 (SII).

Industria Log. área (𝑚2) destinada al uso industrial de cada zona 777 (SII).

Adm.

pública

Log. área (𝑚2) destinada al uso administración pública de cada

zona 777 (SII).

Salud Log. área (𝑚2) destinada al uso de salud de cada zona 777 (SII).

Div. uso de

suelo

Variedad de uso de suelo de cada zona 777. Valor 0 cuando la zona

tiene un solo tipo de suelo. Valor 1 cuando cada tipo de suelo

tiene la misma área.

Atributo Descripción (fuente)

Variables explicativas

Sociodemografía

Personas Cantidad de personas, en miles, en cada zona 777 (EOD 2012).

Edad Edad promedio de cada zona (EOD 2012).

Pase escolar Proporción de personas que tienen pase escolar por zona (EOD 2012).

Ingreso Log. ingreso promedio de cada zona (EOD 2012).

Oferta

Tiempo de

viaje

Log. tiempo de viaje promedio en minutos entre cada par de zonas

777 (transacción tarjetas bip).

N° de rutas Log. cantidad de rutas que conecta cada par de zonas 777

(transacción tarjetas bip).

N° de etapas Cantidad de etapas que conecta cada par de zonas 777 (transacción

tarjetas bip).

Capacidad

por ruta

Log. cantidad de plazas disponibles de cada par OD dividido por el

número rutas que conecta ese par OD (transacción tarjetas bip, DTPM

y Metro).